了解连通性

创建网络数据集时,需要选择将根据源要素创建哪些边或交汇点元素。确保正确形成边和交汇点对于获得准确的网络分析结果而言非常重要。

网络数据集中的连通性基于线端点、线折点和点的几何重叠建立,并遵循设置为网络数据集属性的连通性规则。

连通性组

建立 ArcGIS Network Analyst 扩展模块中的连通性要从定义连通性组开始。每个边源只能被分配到一个连通性组中,每个交汇点源可被分配到一个或多个连通性组中。一个连通性组中可以包含任意数量的源。网络元素的连接方式取决于元素所在的连通性组。例如,对于创建自两个不同源要素类的两条边,如果它们处在相同连通性组中,则可以进行连接。如果处在不同连通性组中,除非用同时参与了这两个连通性组的交汇点连接这两条边,否则这两条边不连通。

连通性组可用于构建多模式运输系统模型。您可以为各个连通性组选择要相互连接的网络源。在下面的地铁和街道多模式网络示例中,地铁线和地铁入口全部被分配到了同一连通性组中。请注意,Metro_Entrance 同时还处在街道所处的连通性组中。它构成了两个连通性组间的连接。两组中的所有路径都必须至少经由一个共享地铁入口。例如,路径求解程序可能会为行人确定城市两个位置之间的最佳路径为:从街道步行到地铁入口,然后乘地铁,再在换乘站换乘另一趟地铁,最后走出另一个地铁入口。连通性组既区别了两个网络,又通过共享交汇点(地铁入口)把二者连接在一起。

连通性组

连接连通性组内部的边

同一连通性组内的边可以以两种不同方式进行连接,具体方式取决于边源上采用的连通性策略。

警告警告:

并非所有交叉线要素都可以生成连接的边。如果它们不共享任何重合端点或折点,则通过任何连通性策略也无法在交点处创建交汇点。因此必须事先对网络数据集的街道数据进行清理,以确保无论折点还是端点都显示在所有所需交汇点处。

没有重合折点,因此不连通

如果需要改进街道数据,可以使用地理处理工具(如整合),分割交叉线,或在这些要素类上建立拓扑并应用在编辑街道要素时强制要素在交叉点处进行分割的拓扑规则。

通过各连通性组间的交汇点连接边

处于不同连通性组中的边仅可通过两个连通性组共享的交汇点进行连接。

在组合了公交网和街道网的多模式系统示例中,公交站是从点源中添加的,并且同时处于两个连通性组中。然后,公交站的点位置在空间上必须与相连的公交线和街道线重合。添加公交站的点位置后,该点是否可以成为交汇点将取决于交汇点连通性策略。对于边,交汇点与边要么在端点处要么在折点处相连通,具体取决于目标边源的连通性策略。然而,在某些情况下您可能希望覆盖此行为。

遵从连通性的交汇点
为交汇点设置遵从连通性策略

例如,公交站所连接的公交线使用端点连通性策略,但您通常希望将公交站放置在中间折点处。要达到这一目的,您将需要设置交汇点策略以覆盖将交汇点连接到给定边这一默认行为。

要覆盖交汇点的默认行为从而不再根据边源的连通性策略在端点或折点处形成交汇点,请将交汇点源的连通性设置为“覆盖”。默认情况下,将遵从边连通性策略。

覆盖连通性的交汇点

为交汇点设置覆盖连通性策略

构建高程模型

网络元素的连通性不仅可取决于它们在 x 和 y 空间中是否重合,还可取决于它们是否共享相同的高程。构建高程模型的可选方式有两种:使用高程字段和使用几何的 z 坐标值。

高程字段

在网络数据集中,高程字段用于优化线端点处的连通性。他们包含从参与网络的要素类的字段中获取的高程信息。这一点与基于 z 坐标值建立连通性有所不同,后者的物理高程信息存储在要素的各个折点中。高程字段适用于边和交汇点源。使用高程字段的边要素源用两个字段来描述高程(线要素的每个端点对应一个字段)。

在下面的示例中,EF1EF2EF3EF4 四个线要素属于同一连通性组,并遵守端点连通性规则。EF3EF4 的高程值为 0;EF1EF2 的高程值为 1。因此,在交点处,EF3 只连接 EF4(而不连接 EF1EF2)。同样,EF1 只连接 EF2,而不连接 EF3EF4。值得注意的是,高程字段用于优化连通性;它们不会覆盖连通性。两个边元素即便具有相同高程字段且相互重合,但如果处在两个不同的连通性组中,它们仍不会相互连接。

通过高程字段构建连通性模型

许多数据供应商都提供用于构建连通性模型的高程字段数据。ArcGIS 网络数据集连通性模型可以使用此高程字段数据来增强连通性。而且,在构建桥梁和隧道等特殊方案时,高程字段与连通性模型之间的交互同样是至关重要的一个方面。

法律声明法律声明:

自 ArcGIS 10.0 起,仅当重合高程值也为空或缺少高程字段时,那些高程为空或无高程字段的端点、交汇点和折点才会连接到其他元素。这与 ArcGIS 9 不同,在 ArcGIS 9 中,高程值为空的元素能够连接到任何其他重合元素,而不考虑高程值。在升级 ArcGIS 9 网络数据集时,这一点非常重要。

几何的 Z 坐标值

如果源要素的几何中存储了 z 值,则可以创建三维网络。

室内人行道的模型通常就用 3D 网络构建。想一想,多层建筑中的很多走廊在 2D (x,y) 空间中都是无法区分的,但在 3D 空间中,却可以根据它们的 z 坐标值对其加以区分。同样,电梯是靠垂直移动来连接各楼层的。在 x,y 空间中电梯是点,但在 3D 空间中却完全可以将其作为线进行建模。

Z 坐标值使得以三维形式构建点和线要素的连通性模型成为可能。在 3D 网络数据集中,要想建立连通性,源要素(具体而言是点、线端点和线折点)必须共享全部三个坐标值:x、y 和 z 值。对于此要求,以下一组图片给出了具体说明:

三维空间中连通的和未连通的线(正视图)
共有四个线要素显示在三维空间中:三条水平线(蓝色)和一条斜线(红色)。六个绿色圆球表示线端点。
三维空间中连通的和未连通的线(侧视图)
此图显示的是同一组线和端点从另一角度观察的效果。显然,红线与顶部的两条蓝线在端点处相连接。但红线不与底部的蓝线相交。
此图显示的是根据 3D 要素创建的边
此图显示的是根据上两个图形中显示的三维要素将有哪些边相连接。由于红线与顶部的两条蓝线共享 x、y 和 z 坐标值,因此这些边相连通。但是,由于红线不与底部的蓝线相交,因此它们在网络数据集中的对应边无法连通。

三维网络同样遵从连通性组中的连通性策略设置,如以下三幅图所示:

红色线要素与两条平行蓝色线要素在三维空间中相交
一条红色线要素与两条蓝色线要素在折点(绿色方块)处相交。由于这些线在折点处相交,因此它们对应的边在网络数据集中可能连接也可能不连通;这要视具体连通性策略而定。

此图显示的是使用端点连通性策略的结果
当将连通性策略设置为“端点”时,生成的边(e2e1e3)不相互连接。
此图显示的是针对这些三维线要素使用任意折点连通性策略时的结果
当将连通性策略设置为“任意折点”时,生成的边相互连接,因此行人可以在蓝边和红边间随意穿行。

有了 3D 网络数据集后,便可执行 3D 分析。

了解有关对 3D 网络数据集进行分析的详细信息

相关主题

5/28/2014